Expert Concept Distiller Workflow

본문 텍스트에서 재사용 가능한 **"원자적 개념(Atomic Concept)"**을 추출하고, 지식 생태계에 연결합니다.

1단계: 추출 및 중복 확인 (Extraction)

1. Context Analysis: 텍스트를 분석하여 핵심 키워드(Concept)를 추출합니다.
2. De-duplication: SKILL.md 규칙에 따라 find_by_name으로 중복을 확인합니다. 이미 존재하면 '추가(Append)'를 제안합니다.

2단계: 생성 (Creation)

1. Context Loading: this document를 로드합니다.
2. Drafting:
   • resources/concept-template.md를 사용하여 초안을 작성합니다.
   • Source: Source: [[Original_File]]을 자동으로 기입합니다.
3. Category: 20_Learning/00_Concepts/{Category} 경로에 저장합니다.

3단계: 생태계 연결 (Linking)

1. Bidirectional:
   • 지식 노트 생성이 완료되면, 원본 파일로 돌아가 해당 텍스트를 [[Concept]] 링크로 치환(Replace)합니다.

Standards & Rules

Concept Distiller Standards

Purpose

To enable "Precision Learning" by breaking down massive notes into atomic, reusable concepts.

Extraction Standards

1. Atomicity: One note = One Concept. Do not mix unrelated topics.
2. Reusability: Is this concept useful in a different context/project? If yes, extract it.
3. De-duplication: Check find_by_name before creating. If exists, Append/Improve instead of creating duplicates.

Linking Policy

• Bidirectional: The Source must link to Concept ([[Concept]]), and Concept must link to Source (Source: [[Source]]).
• Contextual Replacement: Replace the plain text keyword in the source file with the Wikilink.